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El libro de las odas, Pablo Neruda
“...Andando en un camino encontré al aire, lo saludé y le dije...no sé quién eres, pero una cosa te pido, no te vendas...” El libro de las odas, Pablo Neruda GF515 SO 2008
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GF 515 Modelación atmosférica orientada a… Clase 7
La ecuación a resolver Modelos gaussianos Modelos 0, 1,2 D Modelos 4-D Evaluación de modelos Dispersión y transformaciones Emisiones Remoción GF515 SO 2008
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Dispersión y transformaciones
+CI & CB Lavoisier, 1789 Dispersión y transformaciones Emisiones Remoción GF515 SO 2008
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HISTORIA 40’ 50’ 60’ 70’ 80’ 90’ 00’ GF515 SO 2008
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Modelos Gaussianos Estacionarios
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Frank Pasquill GF515 SO 2008
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Desafío: ¡¡Estimar los sigmas!!
H Desafío: ¡¡Estimar los sigmas!! GF515 SO 2008
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Los sigmas se determinan empíricamente....
Pasquill, F. (1961). The estimation of the dispersion of windborne material, The Meteorological Magazine, vol 90, No. 1063, pp GF515 SO 2008
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Clasificación de Pasquill
Pasquill, F. (1961). The estimation of the dispersion of windborne material, The Meteorological Magazine, vol 90, No. 1063, pp GF515 SO 2008
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sy sz NB. La dispersión vertical es más sensible que la
dispersión horizontal a las condiciones meteorológicas GF515 SO 2008
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La elevación del penacho...
Depende de: empuje de los gases a la salida de la chimenea condiciones ambientales H=h+DH GF515 SO 2008
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Modelos Gaussianos Estacionarios
Ventajas Fáciles de usar (y adquirir) Solución sencilla a problemas complejos Se alimentan con inf. meteorológica simple Desventajas Son empíricos No manejan bien: calmas transf. químicas procesos de deposición terrenos complejos GF515 SO 2008
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Típicamente, para modelos gaussianos...
Condiciones ideales (gaussianas): cerca (10 km), tiempos cortos de promedio (min-hr), terreno plano, meteorología constante 10-20% Idem salvo fuentes en altura, 20-40% Condiciones no tan ideales pero no extremas....factor 2 Condiciones extremas tipo bordes costeros...orden de magnitud GF515 SO 2008
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Modelos de Caja/Aprox. estacionaria
u E H GF515 SO 2008
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Aproximación à la Lagrange...
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EMEP Eliassen et al, 1982. J. appl. Met., 21, 1645-1661
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Modelos Unidimensionales (1-D)
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3-D GF515 SO 2008
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Desde interacciones moleculares hasta sistemas de tiempo de miles de kilómetros...¡todo a la vez!
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Modelos disponibles en Santiago
WRF MATCH C-CATT-BRAMS POLYPHEMUS CAMx CMAQ etc DGF/WRF CMM/MATCH/POLYPHEMUS PUC/CAMx DMC/POLYPHEMUS USACH/CAMx GF515 SO 2008
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Emission inventories Observations GF515 SO 2008
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Efectos de la resolución...
50 km 11 km 11 km 50 km GF515 SO 2008
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50 km 11 km GF515 SO 2008
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Efectos de la resolución...
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Técnicas enfrentar problemas de resolución y áreas limitadas
Parametrizaciones Relacionar los fenómenos de sub-escala (no resueltos) con la gran escala (resuelta) a través de parámetros tan físicos como sea posible. Anidamiento (“Nesting”) El modelo de gran escala alimenta a uno de menor escala a través de condiciones de borde (Interpolación dinámica) Resolución variable Se escribe el modelo en coordenadas flexibles o adaptativas GF515 SO 2008
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“Sub-cloud scavenging” Inercia Colisiones
“In cloud scavenging” Difusión Ley de Henry “Sub-cloud scavenging” Inercia Colisiones GF515 SO 2008
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Tendencias en modelación
Asimilación de datos (“nudging”, “relaxation”) Modelación inversa Procesos heterogéneos..multifase/multiescala Anidamiento múltiple Resolución variable y grillas adaptativas Modelos del sistema terrestre Biósfera Atmósfera Criósfera Litósfera Hidrósfera GF515 SO 2008
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Problemas abordados Cambio climático
Formación de nubes Balance radiativo (efecto invernadero) etc. Cambios en la composición de la atmósfera ozono (estratósfera y tropósfera) acidificantes aerosoles GF515 SO 2008
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Pronóstico del “tiempo químico” (calidad del aire)
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Transport of anthropogenic emission (CO):
Megacities: São Paulo, Buenos Aires and Santiago do Chile (40 km resolution) GF515 SO 2008 Freitas et al, 2004
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Modelación Integración Mediciones GF515 SO 2008
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VOCALS Oct 15-Nov GF515 SO 2008
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VALIDACIÓN: Comparación sistemática contra observaciones
Intercomparación Análisis de sensibilidad GF515 SO 2008
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A propósito de validación...
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Indicadores de error “Mean Bias” “Mean Error” “Mean Nomalized Bias”
“Mean Absolute Nomalized Gross Error” GF515 SO 2008
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Estimación de precipitación por 28 modelos
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Max Planck (1858-1947) en “Wege zur physikalischen Erkenntn is”
“...La física, como cualquier otra ciencia, no se rige sólo por la inteligencia sino también por la razón...” Max Planck ( ) en “Wege zur physikalischen Erkenntn is” GF515 SO 2008
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Lecturas Capítulo 23 en:Seinfeld, J. y Pandis, S., Atmospheric Chemistry and Phyics. From Air pollution to climate change, J. Wiley and Sons, Inc. GF515 SO 2008
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Presentaciones: Lunes 23 de Junio
16: Grupo Estival 16:30-16:50 Grupo Invernal Evaluación GF515 SO 2008
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